def __call__(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) # self.model.classifier.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() aa = input.grad output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中如何让整个模型参与梯度计算

时间: 2024-03-03 14:51:43 浏览: 135
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浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题

在代码中，通过以下语句将整个模型设置为需要计算梯度： ```python self.model.requires_grad_(True) ``` 这将使整个模型中的参数都能够参与梯度计算。同时，也可以将模型中的某些特定层设置为需要计算梯度，例如： ```python self.model.classifier.requires_grad_(True) ``` 这将使模型中的分类器层的参数能够参与梯度计算。需要注意的是，为了正确计算梯度，输入的图像和数据也需要设置为需要计算梯度。
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def __call__(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.features.requires_grad_(True) self.model.classifier.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() bb = Image.grad output = Image.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中Image.grad为空怎么解决

因此，可以将 bb = Image.grad 改为 bb = Image.grad.data，即可得到正确的梯度值。同时，需要注意的是，Image 和 data 变量的梯度只有在调用了 backward() 函数之后才能被正确计算。因此，在调用 ...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float...

class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决

要解决这个问题，你需要在调用 __call__ 方法之前，将输入的 input 设置为需要计算梯度，即调用 input.requires_grad_(True)。这样做之后，执行反向传播时，梯度信息就会被保存到 input.grad 中。

class GuidedBackpropReLUModel: def init(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.class.name == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决，代码如何修改

def __call__(self, input, index=None): input.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) ...

class GradientDecoupleLayer(Function): @staticmethod def forward(ctx, x, _lambda): ctx._lambda = _lambda return x @staticmethod def backward(ctx, grad_output): grad_output = grad_output * ctx._lambda return grad_output, None class AffineLayer(nn.Module): def __init__(self, num_channels, bias=False): super(AffineLayer, self).__init__() weight = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(1) self.weight = nn.Parameter(weight, requires_grad=True) self.bias = None if bias: bias = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(0) self.bias = nn.Parameter(bias, requires_grad=True) def forward(self, X): out = X * self.weight.expand_as(X) if self.bias is not None: out = out + self.bias.expand_as(X) return out def decouple_layer(x, _lambda): return GradientDecoupleLayer.apply(x, _lambda)

其中，AffineLayer 的实现比较简单，就是将输入 X 乘上一个可学习的权重参数 self.weight，再加上一个可选的偏置参数 self.bias；而 GradientDecoupleLayer 则是比较复杂的一个函数，它的作用是将输入 x 的梯度乘上...

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

在初始化方法中，normalized_shape参数指定了归一化的维度大小，eps参数用于防止除零错误，data_format参数用于指定输入数据的格式（'channels_last'或'channels_first'）。 前向传播方法中，根据输入数据的格式...

class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x

它有四个参数：input_channels表示输入通道数，n_segment表示分段数，默认为8，n_div表示每个分段的通道数，默认为8，mode表示模式，默认为shift。 在初始化函数__init__中，首先调用父类的构造函数，然后将参数...

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() 报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data....

class AffineLayer(nn.Module): def __init__(self, num_channels, bias=False): super(AffineLayer, self).__init__() weight = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(1) self.weight = nn.Parameter(weight, requires_grad=True) self.bias = None if bias: bias = torch.FloatTensor(1, num_channels, 1, 1).fill_(0) self.bias = nn.Parameter(bias, requires_grad=True) def forward(self, X): out = X * self.weight.expand_as(X) if self.bias is not None: out = out + self.bias.expand_as(X) return out

这是一个 PyTorch 中的仿射层（Affine Layer）的实现，它可以对输入进行线性变换和平移。其中，num_channels 表示输入的通道数，bias 表示是否使用偏置。在初始化时，权重矩阵的元素都被初始化为 1，偏置矩阵的元素...

def _freeze_stages(self): if self.frozen_stages >= 0: self.patch_embed.eval() for param in self.patch_embed.parameters(): param.requires_grad = False if self.frozen_stages >= 1: self.pos_drop.eval() for i in range(0, self.frozen_stages): m = self.layers[i] m.eval() for param in m.parameters(): param.requires_grad = False

这段代码是一个私有方法 _freeze_stages，用于冻结模型的前几层，以便进行迁移学习或微调。具体来说，如果 frozen_stages 大于等于 0，则...此外，需要将 param.requires_grad 设置为 False，以禁用梯度计算。

def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空，如何解决

因此，可以尝试在调用call函数时设置input的requires_grad=True，或者在forward函数中设置input的requires_grad=True。另外，如果使用的是某些特殊的层或操作，也可能导致梯度无法传播，需要检查这些层或操作的实现...

解释一下冒号后面的代码： if allow_nograd: # Compute relevant gradients diff_params = [p for p in self.module.parameters() if p.requires_grad] grad_params = grad(loss, diff_params, retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) gradients = [] grad_counter = 0 # Handles gradients for non-differentiable parameters for param in self.module.parameters(): if param.requires_grad: gradient = grad_params[grad_counter] grad_counter += 1 else: gradient = None gradients.append(gradient) else: try: gradients = grad(loss, self.module.parameters(), retain_graph=second_order, create_graph=second_order, allow_unused=allow_unused) except RuntimeError: traceback.print_exc() print('learn2learn: Maybe try with allow_nograd=True and/or allow_unused=True ?')

具体来说，diff_params 是指那些设置了 requires_grad=True 的参数，grad_params 是指计算出的梯度值。在处理不可微参数时，由于这些参数不参与梯度计算，因此将其对应的梯度设置为 None。 如果 allow_nograd 参数...

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中执行output = input.grad.cpu().data.numpy() 时报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data....

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 index = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.int32) index = index.to (torch.int64) true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这里数据类型该怎么转换

在scatter_()函数中，target.data.unsqueeze(1)作为索引，self.confidence作为值进行了填充。这里不需要进行数据类型转换。 关于mask的处理，torch.nonzero()返回的是非零元素的索引，因此它的数据类型是int64...

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这段代码怎么进行数字转换

例如，你可以使用int()函数将一个浮点数转换为整数，或者使用float()函数将一个整数转换为浮点数。示例代码如下： python x = 3.14 x = int(x) # 将浮点数转换为整数 y = 5 y = float(y) # 将整数转换为浮点数 ...
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